#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @FileName  :generate.py
# @Time      :2021/3/9 12:45
# @Author    :Letquit
"""
文件说明：生成器
通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。
而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，
那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了
所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？
这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator
"""
# 要创建一个generator，有很多种方法。第一种方法很简单，只要把一个列表生成式的[]改成()，就创建了一个generator
L = [x * x for x in range(10)]
print(L)
g = (x * x for x in range(10))
print(g)
# 创建L和g的区别仅在于最外层的[]和()，L是一个list，而g是一个generator
# 我们可以直接打印出list的每一个元素，但我们怎么打印出generator的每一个元素呢
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))
# print(next(g))  # StopIteration
# generator保存的是算法，每次调用next(g)，就计算出g的下一个元素的值，直到计算到最后一个元素，
# 没有更多的元素时，抛出StopIteration的错误
# 当然，上面这种不断调用next(g)实在是太变态了，正确的方法是使用for循环，因为generator也是可迭代对象
g = (x * x for x in range(10))
for n in g:
    print(n)
# 所以，我们创建了一个generator后，基本上永远不会调用next()，而是通过for循环来迭代它，并且不需要关心StopIteration的错误
# generator非常强大。如果推算的算法比较复杂，用类似列表生成式的for循环无法实现的时候，还可以用函数来实现
# 比如，著名的斐波拉契数列（Fibonacci），除第一个和第二个数外，任意一个数都可由前两个数相加得到：
# 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
# 斐波拉契数列用列表生成式写不出来，但是，用函数把它打印出来却很容易


def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        print(b)
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'


# 注意，赋值语句 a, b = b, a + b
'''
相当于
t = (b, a + b) # t是一个tuple
a = t[0]
b = t[1]
'''
# 但不必显式写出临时变量t就可以赋值
# 上面的函数可以输出斐波那契数列的前N个数
print(fib(6))
# 仔细观察，可以看出，fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则，可以从第一个元素开始，推算出后续任意的元素，
# 这种逻辑其实非常类似generator
# 也就是说，上面的函数和generator仅一步之遥。要把fib函数变成generator，只需要把print(b)改为yield b就可以了


def fib(max):
    n, a, b = 0, 0, 1
    while n < max:
        yield b
        a, b = b, a + b
        n = n + 1
    return 'done'
# 这就是定义generator的另一种方法。如果一个函数定义中包含yield关键字，那么这个函数就不再是一个普通函数，而是一个generator


f = fib(6)
for n in f:
    print(n)
# 最难理解的就是generator和函数的执行流程不一样。函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。
# 而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行
# 举个简单的例子，定义一个generator，依次返回数字1，3，5


def odd():
    print('step 1')
    yield 1
    print('step 2')
    yield 3
    print('step 3')
    yield 5


o = odd()
for n in o:
    print(n)
# 可以看到，odd不是普通函数，而是generator，在执行过程中，遇到yield就中断，下次又继续执行。
# 执行3次yield后，已经没有yield可以执行了，所以，第4次调用next(o)就报错
# 回到fib的例子，我们在循环过程中不断调用yield，就会不断中断。
# 当然要给循环设置一个条件来退出循环，不然就会产生一个无限数列出来。
# 同样的，把函数改成generator后，我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值，而是直接使用for循环来迭代
for n in fib(6):
    print(n)
# 但是用for循环调用generator时，发现拿不到generator的return语句的返回值。
# 如果想要拿到返回值，必须捕获StopIteration错误，返回值包含在StopIteration的value中
g = fib(6)
while True:
    try:
        x = next(g)
        print('g:', x)
    except StopIteration as e:
        print('Generator return value:', e.value)
        break
# 关于如何捕获错误，后面的错误处理还会详细讲解
'''
练习
杨辉三角定义如下：

          1
         / \
        1   1
       / \ / \
      1   2   1
     / \ / \ / \
    1   3   3   1
   / \ / \ / \ / \
  1   4   6   4   1
 / \ / \ / \ / \ / \
1   5   10  10  5   1
把每一行看做一个list，试写一个generator，不断输出下一行的list：
'''


def triangles():
    ret = [1]
    while True:
        yield ret
        ret = [1] + [ret[i] + ret[i+1] for i in range(len(ret) - 1)] + [1]
# 期待输出: list
# [1] <-- ret = [1]  ret[0]=1
# [1, 1] <-- ret = [1, 1]   ret[0]=1 ret[1]=1
# [1, 2, 1] <-- ret = [1, 2, 1]   ret[0]=1 ret[1]=2 ret[2]=[1]  ret[1](2) = ret[0](1) + ret[1](1) /i=0, i, i in range(1)
# range(1) = 0,根据[p[i] + p[i+1]]即可实现p[0]+p[0+1]
# [1, 3, 3, 1] <-- ret = [1, 3, 3, 1]   [1] + [1+2] (# ret[0]+ret[1])+ [2+1](# ret[1]+ret[2])+ [1]
# ret[1],[2](3) = ret[0](1) + ret[1](2), ret[1] + ret[2] /i = 0,1,2 , i in range(2)
# [1, 4, 6, 4, 1]                       [ret[0] + ret[1]]+[ret[1] + ret[2]]+[ret[2] + ret[3]]
# ret[1],[2],[3](4,6,4) = ret[0] + ret[1], ret[1] + ret[2], ret[2] + ret[3] /i = 0,1,2,3 , i in range(3)
# [1, 5, 10, 10, 5, 1]                  [ret[i] + ret[i+1]]# for i in range(x)
# ret[1],[2],[3],[4](5,10,5,10) = ret[0]+ret[1], ret[1]+ret[2], ret[2]+ret[3], ret[3]+ret[4] /i=0,1,2,3,4 ,i in range(4)
# [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1]
# [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1]
# [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1]
# [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
# i的规律为上一行list元素个数-1，也就是len(ret) - 1
# 推导式:
# [1] + [ret[i] + ret[i + 1] for i in range(len(ret) - 1)] + [1]
# generator和函数的执行流程不一样。
# 函数是顺序执行，遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。
# 而变成generator的函数，在每次调用next()的时候执行，遇到yield语句返回，再次执行时从上次返回的yield语句处继续执行
n = 0
results = []
for t in triangles():
    results.append(t)
    n = n + 1
    if n == 10:
        break

for t in results:
    print(t)

if results == [
    [1],
    [1, 1],
    [1, 2, 1],
    [1, 3, 3, 1],
    [1, 4, 6, 4, 1],
    [1, 5, 10, 10, 5, 1],
    [1, 6, 15, 20, 15, 6, 1],
    [1, 7, 21, 35, 35, 21, 7, 1],
    [1, 8, 28, 56, 70, 56, 28, 8, 1],
    [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]
]:
    print('测试通过!')
else:
    print('测试失败!')
# generator是非常强大的工具，在Python中，可以简单地把列表生成式改成generator，也可以通过函数实现复杂逻辑的generator
# 要理解generator的工作原理，它是在for循环的过程中不断计算出下一个元素，并在适当的条件结束for循环。
# 对于函数改成的generator来说，遇到return语句或者执行到函数体最后一行语句，就是结束generator的指令，for循环随之结束。
# 请注意区分普通函数和generator函数，普通函数调用直接返回结果
r = abs(6)
print(r)
# generator函数的“调用”实际返回一个generator对象
g = fib(6)
print(g)






if __name__ == "__main__":
    run_code = 0
